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[국내논문] 자연어 처리를 통한 코드 난독화 커버리지 측정
Quantitative Measures for Code Obfuscation Coverage by the Natural Language Processing 원문보기

情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.31 no.2, 2021년, pp.233 - 243  

김병연 (고려대학교 정보보호대학원) ,  김휘강 (고려대학교 정보보호대학원)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

난독화는 코드를 보호하고 분석을 위해 더 큰 노력을 요구하기 위한 목적으로 일반 앱부터 악성 앱까지 광범위하게 사용되고 있다. 따라서 공격자와 보안 담당자는 보안성 분석을 위해 앱이 어느 정도 난독화 되어있는지 아는 것이 중요한데, 현재 관련 연구 및 솔루션들의 성능은 좋지 않다. 첫 번째로 상용 솔루션들은 조금의 난독화만 발견해도 전체가 난독화 되었다고 판단하고 있다. 두 번째로, 읽을 수 있지만 이해할 수 없는 방식의 난독화를 발견하지 못한다. 마지막으로, 자체적으로 비공개 난독화 기술을 개발하여 난독화 하는 기업들도 생겨나고 있으므로 단순히 시중에 존재하는 난독화 도구의 규칙을 학습하는 기존 방법으로는 난독화를 탐지하는 것에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 소스 코드를 문서처럼 학습하여 '코드를 얼마나 읽을 수 있는지'에 대한 것을 넘어서서 '얼마나 이해할 수 있는지'에 대한 관점으로 접근하였고, 자연어 처리, 휴리스틱을 통해 코드 난독화 구역을 측정할 수 있는 솔루션 "AndrObfusec"를 개발하여 높은 정확도로 난독화를 분류해 냈다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Obfuscation has been vastly applied to both malware and benign Android applications in the last years. Because Obfuscation hides the apps' semantics from analysts by increasing the cost of reverse engineering and decompilation. Consequently, It is important for attackers and security team to measure...

Keyword

표/그림 (15)

참고문헌 (14)

  1. Roedy green. "How To Write Unmaintainable code," Java Developers' Journal, Jan. 2000. 

  2. "Final Report on Information Security Survey" pp. 59-63. KISA, Feb. 2020. 

  3. Parvez Faruki, Hossein Fereidooni, Vijay Laxmi, Mauro Conti, Manoj Gaur. "Android Code Protection via Obfuscation Techniques: Past, Present and Future Directions," arXiv: 1611.10231, Nov. 2016. 

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  5. Atanas Rountev, Yan Wang. "Who Changed You? Obfuscator Identification for Android," IEEE, pp. 154-164, July. 2017. 

  6. Yasemin Acar, Bradley Reaves, Patrick Traynor, Sascha Fahl, Dominik Wermke, Nicolas Huaman. "A Large Scale Investigation of Obfuscation Use in Google Play," ACSAC, Dec. 2018. 

  7. J. E. Tapiador, L. Gonz'ales-Manzano, O. Mirzaei, J. M. de Fuentes. AndrODet: An adaptive Android obfuscation detector. Elsevier, pp. 222-235, July. 2018. 

  8. Nahid Shahmehri, Alireza Mohammadinodooshan, Ulf Karg'en. Comment on "AndrODet: An adaptive Android obfuscation detector". Future Generation Computer Systems, pp. 240-261, vol 90, Jan. 2020. 

  9. Nahid Shahmehri, Alireza Mohammadinodooshan, Ulf Kargen. "Robust Detection of Obfuscated Strings in Android Apps," AISec'19, pp. 25-35, Nov. 2019. 

  10. Hyoung-Kee Choi, Dongmin Jo. "Android Application Obfuscation Technique Inducing Misjudgement of Obfuscation Application," Korea Institute Of Communication Sciences, 38(8), pp. 654-662, Jan. 2018. 

  11. Sun Microsystems. "Java Code Conventions", pp.15-16. Oracle, Sep. 1997. 

  12. Github, "open-source-android-apps," https://github.com/pcqpcq/open-sourceandroid-apps, May. 2020 

  13. Github, "dex2jar," https://github.com/pxb1988/dex2jar, Jun. 2015. 

  14. S Hochreiter and J Schmidhuber, "Long short-term memory," Neural computation, pp. 1735-1780, Feb. 1997. 

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